应用条件非线性最优扰动方法识别陆地生态系统模拟不确定性中敏感的物理参数组合

The uncertainty in physical parameters of a numerical model is one of important reason of the uncertainty in numerical simulation. There are a lot of physical parameters in a numerical model. To improve the simulation ability, it will cost much manpower and material resources through observational data to obtain all physical parameters values. The program will discuss how to identify some parameters which could lead to comparatively large uncertainty in the numerical simulation results among abundant physical parameters. The identified parameters are emphatically observed in order to reduce the uncertainty in numerical simulation results and improve the model forest skill. The results could supply scientific support to instruct us to observe the sensitive physical parameters. Concretely, the approach of conditional nonlinear optimal perturbation related to parameter uncertainty (CNOP-P) is applied within the Lund-Potsdam-Jena (LPJ) dynamical global vegetation model, and the program includes two parts. The first one is to estimate the maximal possible scope of the uncertainty in the simulated terrestrial ecosystem in China under the scope of errors of the physical parameters, and to discuss the role of nonlinear interaction among physical parameters in the study of the simulated terrestrial ecosystem. Based on the studies of the first discussion, the CNOP-P approach is employed to evaluate the parameters sensitivity and importance. And, the some parameters which lead to comparatively large uncertainty in the numerical simulation results among abundant physical parameters are identified.

数值模式中物理参数的不确定性，是数值模拟结果不确定性的重要来源之一。在一个数值模式中有数量众多的物理参数，为了提高数值模拟能力，若通过观测数据获得所有物理参数值，将花费大量的人力和物力。本项目探讨如何在大量的物理参数中，识别出对模拟结果不确定性影响相对较大的若干参数，这可以指导我们通过观测数据确定那些关键的物理参数值，为数值模拟的不确定性研究提供一定的科学支持。具体地，该项研究应用考虑参数不确定性的条件非线性最优扰动（CNOP-P）方法和Lund-Potsdam-Jena（LPJ）植被模型，探讨陆地生态系统模拟不确定性中物理参数的敏感性。该项研究分为两个部分。第一部分，在合理的物理参数误差范围内，在考虑物理参数间非线性相互作用情况下，估计中国区域陆地生态系统模拟不确定性的最大程度。在第一部分研究的基础上，利用CNOP-P方法，在大量的物理参数中，识别出最敏感和最重要的若干物理参数。

物理过程及其物理参数的不确定性是导致陆地生态系统模拟不确定性的重要因素之一。本项目在一定的物理参数误差范围内，定量分析了陆地生态系统中净初级生产力（NPP）和土壤碳模拟不确定性的最大程度。揭示出中国区域在不同优化时间情况下，由物理参数误差导致的NPP模拟不确定性的最大程度分别为341.77 g C yr-1 m-2 （5年）、210.52 g C yr-1 m-2（50年）和201.18 g C yr-1 m-2（100年）。阐明了中国四个区域土壤碳模拟不确定性的最大相对变化程度为34.1%。根据陆地生态系统NPP和土壤碳模拟不确定性的最大程度，识别了对陆地生态系统中NPP和土壤碳模拟不确定性影响较大的若干物理参数，视为最敏感和最重要的物理参数组合。在干旱半干旱区域，相比传统方法，新方法识别出水文过程是导致NPP和土壤碳模拟和预报不确定性的重要的物理过程。上述数值结果为提高陆地生态系统NPP和土壤碳数值模拟能力和预报技巧奠定了基础，并且为改善数值模型中的物理过程提供了依据。

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